解析MATLAB R2016b和机器学习之间的联系以及应用
MATLAB R2016b更新亮点：
MATLAB R2016b在机器学习中的增强功能：更快地训练模型，使用大数据，并从模型生成 C/C++代码。包括：
大数据算法
对超出内存的数据执行降维、描述性统计、k 均值聚类、线性递归、逻辑递归和判别分析。
贝叶斯优化
通过搜索最佳超参数来调整机器学习算法。
特征选择
使用近邻元分析 (NCA) 选择机器学习模型特征。
代码生成
为SVM 和逻辑递归模型生成预测 C 代码（需要使用MATLAB Coder）。
分类学习器
并行训练分类器（需要使用Parallel Computing Toolbox）。
机器学习性能
借助重复观察结果加速高斯混合建模、SVM 和稀疏数据的距离计算。
生存分析
为 Cox 比例风险模型提供了新的残差和处理关系的选项。
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